CMP7（类Cloudera CMP 7 404版华为Kunpeng）用开源软件Label Studio做数据标注
CMP7（类Cloudera CMP 7 404版华为Kunpeng）用开源软件Label Studio做数据标注
Cloudera CMP（Cloudera Data Platform）本身并不直接提供数据标注（Data Labeling/Annotation）功能，因为 CMP 的核心定位是 企业级大数据平台，主要用于数据湖管理、批流处理、分析与机器学习（通过 CML - Cloudera Machine Learning），而非面向人工标注任务（如图像框选、文本分类、NER 等）。
不过，你可以将 CMP 与开源数据标注工具集成，构建端到端的 AI/ML 数据处理 pipeline。以下是 与 CMP 兼容性好、可私有化部署、支持企业级协作的开源数据标注工具推荐：
✅ 推荐 1：Label Studio（最通用、生态最丰富）
- 开源地址：https://github.com/heartexlabs/label-studio
- 许可证：Apache 2.0（社区版免费）
- 支持数据类型：文本、图像、音频、视频、时序、表格等（多模态）
- 与 CMP 集成方式：
- 部署在 CMP 边缘节点或 Kubernetes（CML 支持）
- 标注数据存储到 HDFS / S3A / ADLS（通过 Label Studio 的 Storage 后端）
- 导出为 JSON、CSV，供 Spark/Flink 处理
- 可通过 CML Jupyter Notebook 调用其 API 自动创建标注任务
- 优势：
- 支持预标注（Pre-annotation） + 主动学习（Active Learning）
- 提供角色权限、审核流程、多人协作
- 有企业版（Label Studio Enterprise），但社区版已足够强大
📌 适用场景：NLP（文本分类、NER）、CV（目标检测）、语音转写等。
✅ 推荐 2：Doccano（专注 NLP 文本标注）
- 开源地址：https://github.com/doccano/doccano
- 许可证：MIT
- 支持任务：文本分类、序列标注（NER）、序列到序列（翻译/摘要）
- 与 CMP 集成方式：
- Docker 部署在 CMP 节点
- 数据导入/导出通过 CSV/JSON，可对接 Hive 表或 S3
- 适合与 CML 中的 NLP 模型训练 pipeline 衔接
- 优势：
- 轻量、启动快、界面简洁
- 支持多语言、多人协作、项目管理
- 局限：仅支持文本，不支持图像/音频
📌 适用场景：构建 NER 数据集、情感分析、意图识别等。
✅ 推荐 3：LabelU（国产开源，多模态强）
- 开源地址：https://github.com/opendatalab/labelU
- 许可证：Apache 2.0
- 支持数据类型：图像、视频、音频、文本（多模态）
- 特色功能：
- 支持 大模型预标注 + 人工精修
- 一键导出 COCO、JSON、MASK 等格式
- 可本地部署，数据不出域
- 与 CMP 集成：
- 部署在 CMP 私有云节点
- 标注结果存入 HDFS/S3，供 Spark 或 CML 使用
- 支持快捷键、自定义标签体系，适合大规模标注
📌 适用场景：计算机视觉（检测/分割）、音视频时间戳标注、LLM 对话评估。
✅ 推荐 4：CVAT（Computer Vision Annotation Tool，专注图像/视频）
- 开源地址：https://github.com/cvat-ai/cvat
- 许可证：MIT
- 支持任务：2D/3D 框、多边形、关键点、跟踪、视频分割
- 与 CMP 集成：
- 可部署在 CMP 的 Kubernetes 集群（CML 支持 K8s）
- 导出为 COCO、YOLO、Pascal VOC，直接用于模型训练
- 支持 LDAP/SSO，适合企业安全集成
- 优势：工业级图像标注，性能强，支持自动标注（集成 SAM、YOLO 等）
📌 适用场景：自动驾驶、工业质检、医学影像等 CV 任务。
🔗 如何与 CMP 协同工作？（典型架构）
模型训练
- 数据存储：所有原始数据和标注结果统一存放在 CMP 管理的 数据湖（如 HDFS、S3A）
- 标注平台：独立部署开源工具，通过 Web UI 或 API 访问数据湖
- 模型训练：在 Cloudera Machine Learning (CML) 中使用 PySpark/TensorFlow/PyTorch 训练
- 预标注闭环：用训练好的模型生成预标注，回流到标注工具供人工修正
❌ 不推荐的组合
- 直接在 CMP 内“安装”标注工具作为服务：CMP 不是应用托管平台，应将标注工具视为 外部协作系统。
- 使用仅支持公有云的标注 SaaS（如 Scale AI、Amazon SageMaker Ground Truth）：不符合私有化、数据不出域要求。
✅ 总结：选型建议
需求 | 推荐工具 |
多模态（图/文/音/视频） + 大模型预标注 | LabelU（国产，易部署） |
通用性最强 + 企业协作 + API 丰富 | Label Studio |
纯 NLP 文本任务（NER/分类） | Doccano |
专业图像/视频标注（工业级） | CVAT |
所有上述工具均可 私有化部署，与 CMP Base / CMP Public Cloud 通过 共享存储（HDFS/S3） 和 CML 无缝集成。
在 Cloudera Machine Learning (CML) 中启动 Label Studio 容器是完全可行的，因为 CML 原生支持 Docker 容器化工作负载（通过 Sessions、Jobs 或 Model API）。下面提供 完整、可运行的步骤，适用于 CDP Private Cloud Base 7.1.7+ 或 CDP Public Cloud 环境。
✅ 目标
在 CML 中：
- 启动一个持久化、可访问的 Label Studio 服务
- 数据存储在 CDP 数据湖（如 HDFS/S3）或 CML 项目存储中
- 支持多人协作（可选）
一、前提条件
项目 | 要求 |
CML 环境 | CDP Private Cloud Base 7.1.7+ 或 CDP Public Cloud |
权限 | CML 项目成员（至少 Developer 角色） |
存储 | CML 项目已挂载 HDFS/S3（通过 External Volume）或使用默认项目存储 |
网络 | 允许外部访问（CML 自动分配 *.ds.<domain> 域名） |
二、方法：使用 CML Session 启动 Label Studio（推荐用于开发/测试）
✅ 优点：快速启动、自动 HTTPS、内置身份认证
⚠️ 注意：Session 默认 不持久化，需配置持久化存储
步骤 1：创建 CML 项目
- 在 CML 控制台 → New Project → 选择 "Python 3" 或 "Custom Engine"
步骤 2：编写启动脚本 start_label_studio.sh
在项目根目录创建：
Bash：
#!/bin/bash
# start_label_studio.sh
# 安装 Label Studio（仅首次需要）
pip install label-studio==1.15.0
# 设置数据目录（指向 CML 持久化存储）
export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=true
export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/home/cdsw/data
# 启动服务（CML 会自动代理 9999 端口）
label-studio start \
--host 0.0.0.0 \
--port 9999 \
--no-browser \
--database-url sqlite:////home/cdsw/data/label_studio.db
🔐 安全提示：生产环境建议使用 PostgreSQL 而非 SQLite。
步骤 3：配置持久化存储（关键！）
方案 A：使用 CML 默认项目存储（简单）
- 所有写入 /home/cdsw/ 的内容在 Session 重启后保留（CML 自动持久化）
方案 B：挂载 HDFS/S3（推荐用于生产）
- 在 CML 项目设置中 → Engines → External Volumes
- 添加 HDFS 路径（如 hdfs://<namenode>:8020/user/cdsw/label_data）
- 挂载到容器内路径：/mnt/label_data
- 修改脚本中的 --database-url 和 DOCUMENT_ROOT 为 /mnt/label_data
步骤 4：启动 Session
- 在 CML 项目中 → New Session
- Engine: Python 3.x
- Script: ./start_label_studio.sh
- Port: 9999
- 点击 Launch Session
步骤 5：访问 Label Studio
- Session 启动后，点击 "Open in Browser"（CML 会生成类似 https://<session-id>.ds.example.com 的 URL）
- 首次访问需设置管理员账号
三、方法：使用 CML Job（推荐用于长期运行）
✅ 优点：可设置为常驻服务、支持自动重启、资源隔离
创建 job.yaml
Yaml：
# job.yaml
name: label-studio-service
dockerImage: python:3.9-slim
script: |
#!/bin/bash
pip install label-studio==1.15.0
label-studio start \
--host 0.0.0.0 \
--port 9999 \
--no-browser \
--database-url sqlite:////home/cdsw/data/label_studio.db
port: 9999
cpu: 2
memory: 4
environment:
LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED: "true"
LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT: "/home/cdsw/data"
启动 Job
Bash：
cdsw job run job.yaml
💡 CML Job 同样支持 External Volumes，配置方式同上。
四、高级配置（生产建议）
1. 使用 PostgreSQL 替代 SQLite
Bash：
# 在 CML 外部部署 PostgreSQL（如 RDS 或本地）
label-studio start \
--database-url postgresql://user:pass@pg-host:5432/label_studio
2. 启用 LDAP/SSO（企业集成）
Label Studio 支持 OAuth2、LDAP，可通过环境变量配置：
Bash：
export LABEL_STUDIO_OAUTH2_LOGIN=true
export LABEL_STUDIO_OIDC_CLIENT_ID=...
3. 自动加载数据集
- 将原始数据（图片/文本）放在 /mnt/label_data/raw/
- 在 Label Studio 项目中配置 "Local Files" 数据源，路径为 /raw
4. 导出标注结果到 Hive
- 标注完成后，导出为 JSON/CSV 到 /mnt/label_data/export/
- 在 CML Notebook 中用 PySpark 读取并写入 Hive：
Python：
df = spark.read.json("/mnt/label_data/export/project-123.json")
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("labeled_data.ner_results")
五、注意事项
问题 | 解决方案 |
Session 停止后数据丢失 | 务必使用 /home/cdsw/ 或 External Volume |
无法上传大文件 | 在 CML 项目设置中调高 max_upload_size |
多人协作冲突 | 使用 PostgreSQL + 启用 Label Studio 的 Collaborative Mode |
性能慢 | 为 Session/Job 分配更多 CPU/Memory（Label Studio 推荐 2C4G 起） |
六、验证是否成功
- 访问 CML 生成的 URL
- 创建新项目 → 选择 "Upload Files"
- 上传测试文件（如 sample.txt）
- 检查 /home/cdsw/data/ 是否生成 media/ 目录和 label_studio.db
总结
✅ 在 CML 中运行 Label Studio 完全可行，推荐：
- 开发/测试：用 Session + 脚本
- 生产/长期服务：用 Job + PostgreSQL + External Volume（HDFS/S3）
这样，你的标注平台就与 CDP 数据湖、CML 模型训练无缝集成，形成闭环。